Representar la frecuencia media
Por último, vamos a calcular el promedio diario de menciones de ambos hashtags y a representarlo a lo largo del tiempo. Primero crearemos proporciones a partir de las dos Series booleanas por día y luego las dibujaremos.
matplotlib.pyplot se ha importado como plt y ds_tweets ya está cargado.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos de redes sociales con Python
Instrucciones del ejercicio
- Genera el número medio de tuits con la columna
pythonusando los métodos.resample()y.mean()..resample()recibe un argumento,'1 d', para producir medias diarias. - Haz lo mismo con la columna
rstats. - Dibuja una línea para el uso de
#pythonconmean_python. Usamean_python.index.daycomo eje x. - Haz lo mismo con
mean_rstats.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()
# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()
# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)
# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()